L'industrie médicale est devenue l'une des plus grandes industries du système économique indien. Selon un rapport du NITIAyog, le taux de croissance annuel composé de l'industrie médicale indienne a atteint 22 % depuis 2016, créant des millions d'emplois et va se multiplier à l'avenir. Comment un pays souffrant d’un manque de ressources cliniques et de graves déséquilibres dans la répartition des soins peut-il atteindre un taux de développement aussi élevé ? L’apprentissage automatique est-il un facteur clé ?
L'environnement médical est inondé de grandes quantités de données complexes provenant de notes de cliniciens, d'équipements médicaux, de laboratoires et d'autres environnements, et divers appareils portables à distance pour les patients augmentent le pression jour après jour. Les dossiers de santé électroniques contribuent à la numérisation des informations, mais leur mission première n’est pas de réduire la charge de travail administrative initiale ou de fournir une aide à la décision en un coup d’œil.
Toutes les données saisies sont précieuses lorsque vous pouvez rapidement obtenir des informations et prendre les mesures appropriées pour améliorer la prestation des services médicaux. L'apprentissage automatique peut rendre cela possible, en particulier pour les ensembles de données numérisées présentant des modèles clairs. L'apprentissage automatique peut non seulement collecter des données provenant de différentes sources, mais également unifier ces données et effectuer les tâches que les médecins, les infirmières et les autres membres de l'équipe médicale peuvent effectuer. Les calculs complexes nécessaires pour obtenir rapidement un aperçu des informations brutes physiologiques, comportementales et d’imagerie.
L'apprentissage automatique réduit la charge de travail des chirurgiens, des radiologues et des pathologistes en tirant parti des algorithmes pour obtenir des informations. Les flux de travail automatisés conçus en fonction de la manière dont les équipes de soins travaillent réellement sont souvent utilisés pour simplifier le partage d'informations et la collaboration entre elles. Les applications typiques incluent :
Dans le passé, une analyse prédictive précise des prochaines étapes à suivre pour un patient spécifique se heurtait souvent à deux obstacles : la charge de collecte des données et la difficulté de calcul. Grâce à l'apprentissage automatique, la vitesse de collecte des données et la complexité des calculs ne dépendent plus de la quantité de travail que les humains peuvent effectuer manuellement. Les gens peuvent utiliser des algorithmes puissants pour adapter les décisions de traitement en fonction des conditions spécifiques de chaque patient, obtenant ainsi de meilleurs résultats.
L'Inde est prête pour une transformation numérique passionnante dans le domaine des soins de santé. La pénétration de l’apprentissage automatique et d’autres technologies innovantes, notamment l’automatisation et d’autres technologies d’IA comme le traitement du langage naturel, monte en flèche, et la 5G approche à grands pas. Il existe actuellement un écosystème dynamique qui émerge en Inde qui comprend non seulement des startups mais également des entreprises établies de technologie de la santé, une population croissante occupant de nouveaux rôles et des prestataires de soins de santé très sensibilisés aux approches technologiques, ils peuvent faire plus avec moins de main-d'œuvre et. le public soutient les investissements du gouvernement dans l’évolution des capacités de prestation des services de santé.
Depuis 2020, en raison de la pandémie de COVID-19, le gouvernement indien s'est concentré sur l'investissement dans l'infrastructure médicale indienne, ce qui a également permis à de nombreuses entreprises technologiques d'entrer dans le domaine médical et d'innover. , contribuent à l’amélioration des installations médicales en Inde. Dans le cadre de l'Initiative Digital
India, le gouvernement indien a récemment annoncé le lancement du programme Ayushman Bharat Health
Mission (ABDM) visant à créer un écosystème indien de santé numérique. Le programme se concentre sur la création de dossiers de santé numériques permettant aux citoyens et à leurs familles d'accéder et de partager numériquement. Dans le cadre de ce programme, les citoyens recevront un numéro à 14 chiffres généré aléatoirement comme seul moyen d'identifier un individu, de vérifier son identité et de transmettre son dossier de santé à plusieurs systèmes et parties prenantes avec son consentement éclairé. En outre, l'inclusivité est l'un des principes clés de l'initiative ABDM. L'écosystème de santé numérique créé par l'ABDM soutient la continuité des systèmes de santé primaires, secondaires et tertiaires de manière transparente, en aidant à fournir des soins grâce à diverses interventions technologiques telles que la télémédecine. Services de santé, en particulier dans les zones reculées et rurales.
Avec les efforts du gouvernement indien pour renforcer l’infrastructure de soins de santé numérique, les startups de soins de santé numériques en Inde offrent un large éventail de solutions. Les startups de l’écosystème de la santé indien vont bien au-delà des maladies, domaines thérapeutiques, zones géographiques, types de produits et services ou modèles commerciaux spécifiques. En Inde, rendre les services de santé abordables pour les citoyens reste une question urgente et, dans ce contexte, les citoyens bénéficieront grandement du développement du secteur des soins de santé numériques. L'ABDM est une stratégie unique visant à unifier le système de santé indien et à promouvoir l'innovation dans l'industrie. Il reste à voir comment la santé numérique sera considérée d’un point de vue juridique, étant donné que les gouvernements et les innovateurs se soucient de l’intérêt public. Même s’il reste encore un long chemin à parcourir, les technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique ont pris pied en Inde au cours de l’année écoulée, et l’avenir de cette industrie devrait être prometteur.
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